[코세나, kosena] Auto ML 플랫폼 : H2O.ai DAI
0 likes9 views
Auto ML 플랫폼 : H2O.ai DAI 코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com 010-9338-6400
![[한국IBM] AI활용을 위한 머신러닝 모델 구현 및 운영 세션](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ibmdataai-trustedaiv1-190904082052-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[OpenStack Days Korea 2016] 아이디어 이코노미에서의 하이브리드 클라우드 전략](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/04hpe-160226165723-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[The future of Teamwork] Unleash the power of AX x AX 2.0.pptx](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/keynotespeechunleashthepowerofaxxax2-241021052759-5909704a-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[오픈소스컨설팅] 2019년 클라우드 생존전략](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opensourceconsultingcloudstrategyv2-190109001332-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![(Red hat]private cloud-osp-introduction(samuel)2017-0530(printed)](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/redhatprivate-cloud-osp-introductionsamuel2017-0530printed-210414071244-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] 생성AI 프로젝트와 사례](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ai-240212104807-42c291b6-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
More Related Content
Similar to [코세나, kosena] Auto ML 플랫폼 : H2O.ai DAI (20)
More from kosena (11)
![[코세나, kosena] Auto ML, H2O.ai의 헬스케어분야 AI 활용 사례](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/h2ohealthcorpppt7132021-221216072713-e4fd5de5-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] Auto ML, H2O.ai의 보험분야 활용사례](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/h2o-221216072617-0138b0d9-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] Auto ML, H2O.ai의 제조분야 AI 활용 사례](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/h2o-221216072440-908485bb-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] NFT Minting제언서](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nftminting-220311125526-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] 산업부문별 인공지능 활용제안 가이드](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/aiproposalguide-180803133304-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] 금융권의 머신러닝 활용사례](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/skytree-171103160507-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/random-161220075637-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] 빅데이터 기반의 End-to-End APM과 비정형 데이터 분석 자료입니다.](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/bigdataapmunstructureddata-140604123332-phpapp01-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[코세나, kosena] FDS(Fraud Detection System) Securities](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/fdssecurities-140122081409-phpapp01-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
[코세나, kosena] Auto ML 플랫폼 : H2O.ai DAI
- 1. H2O AI 하이브리드클라우드의 주요기능 H2O AI 하이브리드 클라우드는 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 이해 및 신뢰할 수 있는 결과를 통해 새로운 아이디어 발굴을 가속화합니다.당사의 포괄적인 자동화된 머신 러닝(autoML) 기능은 AI가 생성되고 사용되는 방식을 변 화시킵니다. 당사는 AI를 구현하기 위해 AI를 구축하여 사용하기 쉽고 빠르게 만드는 동시에 전문가 수준의 정확성, 속도 및 투명성을 유지합니다. 당사는 H2O AI 하이브리드클라우드에서AI를 만들고,운영하며,혁신할 수 있는 자신감을 가지고 아 이디어에서임팩트로 사람들을 이동시킴으로써AI를접근화하는우리의 임무를 수행하고 있습니다.
- 2. AI 솔루션 생성 및 사용에 대한 민첩성과 투명성은 지속적인 학습과 혁신의 주기를 보장합니다. 향상된 팀 간 협업을 통해 전반적인 결과의 품질은 물론 진화하는 환경 에 대한 대응의 효과와 새로운 통찰력을 향상시킬 수있습니다. 데이터 과학자 고급 autoML 기능은 전체 데이터 과학 수명주기를 포괄하며, 작업환 경을 최적화하여 비즈니스 이해 관계자에게 제공되는 데이터 과학 프 로젝트의 양과 품질을 모두 향상시킵니다.머신 러닝 해석 가능성 및 운 영을 위한 강력한 기능를 통해 전체 설명 가능성 파이프라인을 원활하 게 제어하여 정확성을 높이고 투명성을 높이며 변화하는 환경에 신속 하게 적응할 수있습니다. 개발자 Python/R에서 Java/C++로의 배포 아티팩트 자동 변환은 데이터 과학 팀과 개발자 간의 프로젝트 핸드오프를 단순화하고 AI 기능을 기존 솔 루션에 원활하게 통합합니다.당사의 오픈 소스인 Low-코드 개발 프 레임워크는 모든 주요 라이브러리 및 프레임워크와 함께 작업할 수 있 는 유연성을 제공하고 새로운 AI 애플리케이션의 생성을 가속화합니 다. 머신 러닝 엔지니어 배포된 모델이H2O.ai 및 3rd party 모델을 모두 지원하도록 설계된 포 괄적인 모델 모니터링 기능을 통해 의도한 대로 작동되도록 보장합니 다. H2O AI 하이브리드 클라우드의 포괄적인 모델 관리 기능은 시각적 인터페이스 또는 API를 통해 액세스할 수 있습니다. DevOps 및 IT 전문가 H2O AI 하이브리드 클라우드는 NVIDIA RAPIDS의 완벽한 통합을 통 해 고성능 컴퓨팅을 제공합니다.Ampere 기반 NVIDIA GPU 및 최신 CUDA 런타임을 전례 없는 컴퓨팅 및 네트워크 가속화를 지원하여 워 크로드를 쉽게 확장할 수 있습니다. 플랫폼 성능 API를 통해 시스템 사 용량을 모니터링하고 다중 노드 클러스터의 리소스 모니터링 및 자동 스케일링을 위한 메트릭(측정기준)을제공합니다. 비즈니스 사용자 AI AppStore를 사용하면 비즈니스 사용자가 고유한 비즈니스 요구에 맞게 구축된 AI 애플리케이션을 쉽고 직관적으로 찾고 액세스할 수 있 습니다. 이러한 솔루션은 강력한 머신 러닝 모델을 기반으로 하며 데이 터 중심 의사 결정에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.